什么是生成式AI？和之前的人工智能有什么区别？

2023年，生成式人工智能、大模型、ChatGPT等概念无处不在，但是到底什么是生成式人工智能？和之前的人工智能有什么区别？和大模型、Chatgpt的关系是什么？本文将全面讨论相关概念。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能（Generative AI）是一种可以用于创建新的内容和想法（包括文章、对话、图片、视频和音乐等）的人工智能。生成式人工智能由机器学习模型提供支持，通过对大量数据的学习来理解并创建新内容。由于生成式AI所需的数据量远高于常见的AI，因此训练出来的通用模型被称为“根基模型（Foundation Model）”，而公司和个人均可以基于一些开源的根基模型进行再训练，来创建出不同风格、方向的模型和应用。

生成式AI和人工智能的区别？

生成式人工智能是人工智能的一部分，人工智能指代能够完成智能任务的技术。人工智能的常见任务包括数据分析，人脸识别，自动驾驶，语音识别和合成，等，现已涵盖各行各业的不同应用。生成式人工智能在此基础上，可以完成更加自然的对话、更加快速的内容创建，可以在已有的人工智能技术上完成更多任务、节省更多人力等。

常见的生成式AI应用

生成式人工智能常用于处理大量信息，并提供不同形式的结果。

例如，根据关键词生成图像，包括不同画风、不同类型的图像；同时，生成式AI也可用于抠图等图像处理。

最常用的方向也包括文本类，能够对文本/语言进行理解和生成的人工智能模型也被称为大语言模型，即指用超大量数据训练出来的语言模型。常见的应用包括ChatGPT，LaMDA，BLOOM，文心一言等。这个语言指代的不只是不同人类语言，也包括代码，或者基因编写语言等。

生成式人工智能的行业用例

医疗保健

生成性人工智能在医疗保健和医疗行业的影响力日益增强。特别是自然语言处理和机器学习技术正受到广泛关注，因为它们被应用于从医疗记录管理到疾病诊断的各个医疗领域。首先，生成式人工智能帮助医生做出诊断。提供X射线图像或病理切片的分析结果以辅助诊断。我们还根据每位患者的基因信息和医疗数据推荐个性化治疗。此外，在行政方面，它会自动整理患者的病历，并总结重要信息，以帮助管理病历。由此可见，生成式人工智能有望为未来医疗行业的变革和医疗服务新方式的创造做出贡献。

金融

生成式人工智能可以帮助金融公司从合同或其他杂乱无章的文件中有效地查找和组织所需的信息，甚至可以创建宣传材料或会议演示材料。它还通过分析各种格式的复杂数据来支持投资分析师的工作。研究大量事件记录、公司文件、宏观经济报告等，并快速总结关键信息。此外，它还实时分析交易模式，以检测异常活动并阻止欺诈交易。生成式人工智能分析客户的财务数据来计算信用评分并决定是否批准贷款。通过评估贷款申请人的信用风险来防止不良贷款。

生成式人工智能还可以帮助改善金融公司以外的客户体验。现有的机器学习工具可以针对特定的客户群体做出营销预测，但难以快速投入使用。生成式人工智能可以通过大规模个性化信息传递来改善客户体验、保留率和交叉销售。它还可以通过从大量数据中查找和总结所需答案来改善客户服务体验。我们分析客户的金融活动和偏好，以推荐个性化的金融产品。通过客户细分制定有效的营销策略，并为个人客户提供定制的活动。

市场营销和广告

在营销和广告领域，生成式人工智能正以多种方式被使用，以提高效率、改善客户体验并实施个性化营销策略。首先，我们根据客户数据分析撰写个性化广告文案，最大限度地提高广告效果。此外，您还可以自动化营销活动的规划、执行和监控流程，实时分析活动效果，并相应地改进您的广告。基于人工智能的聊天机器人不仅可以立即回答客户的问题、提供产品推荐、订单状态检查和其他客户服务，还可以通过 24 小时客户支持提高客户满意度。

制造业

制造业中的生成式人工智能可以部署在生产线上，通过实时检测产品缺陷来帮助保持一致的产品质量。此外，制造工厂的数据分析可以帮助预测潜在故障并在问题发生之前实施主动维护。最后，它有助于预测产品需求，提供优化资源和制定高效生产计划的见解。

零售和电子商务

电子商务中的生成式人工智能通过分析客户的购买模式并提供个性化的产品推荐服务来帮助企业增加销售额。此外，销售数据分析可以实现高效的库存管理，基于数据的对话聊天机器人可以实时响应客户查询，从而提高客户满意度。

由此可见，生成式人工智能正在为各行各业提升效率、创造新价值发挥着重要作用。根据各行业特点应用人工智能技术，实现创新，增强竞争力。

生成式人工智能的优势

1. 任务自动化：生成式人工智能可以自动执行各种任务，大大提高业务效率。特别是，自动化内容创建任务可以节省时间和金钱。例如，您可以更快地撰写广告文案、博客文章、报告等，同时还可以加快重复和耗时的任务并降低劳动力成本。此外，它还可以有效地配置资源并降低运营成本。
2. 改善客户体验：生成式人工智能分析客户数据以提供个性化体验。分析客户偏好和行为，提供个性化的产品推荐、定制的营销信息等，从而提高客户满意度和忠诚度。它还可以提高您的客户服务质量。基于人工智能的聊天机器人可以实时回答客户的问题并解决问题，无需等待。这将极大地帮助提高客户满意度。
3. 创意生成：生成式人工智能在设计、艺术和音乐等创造性工作中也发挥着重要作用。它可以通过为人们提供各种艺术活动的想法来激发人们的灵感。例如，人工智能可以通过模仿特定风格或创造新的艺术表达方式为工人提供新的想法来激发他们的灵感。
4. 获取见解：生成式人工智能可以分析人类难以处理的大量数据，从而获取有用的见解。这有助于改善决策并优化策略。它还模拟不同的场景来帮助您做出最佳决策。
5. 语言任务：生成式人工智能擅长翻译和总结等基于语言的任务。翻译多种语言的文本或总结长篇文档以快速获取重要信息。此外，它还可以改善沟通，例如用自然语言回应或基于自然语言处理技术编写文档。

就这样，生成式人工智能正在通过其各种优势推动各个行业的创新。然而，在引入和使用这些技术时需要谨慎和考虑。在我们利用生成人工智能的潜力时，我们必须谨慎处理随之而来的道德问题和挑战。

生成式AI的挑战

现在，很多企业和个人在利用生成式AI的基础模型进行再训练，创建更多应用，更好地发挥生成式AI的能力。但是在这其中，也有很多挑战：

1. 版权：由于生成式AI的应用可以被很多数据进行调优，而许多操作使用的数据可能是非授权数据。这就导致，使用非授权数据的生成式AI应用，而生成的内容的版权产生了争议。如果你发到网上的照片被人拿去训练AI，并生成了非常像你的虚拟形象，你认为这是可以商用的吗？这方面的讨论到现在还没有统一观点，但是我国已经在2023年8月推出了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，对生成式AI的多方面进行了规定和限制，防止相关人员逃脱责任。
2. 滥用：同时，在学术等方面的滥用也成了非常重要的潜在危险。利用生成式AI可以生成低重复率的文章和图像，经过修改进行商用已经是各界共识；但是如果是学生利用其来写作业呢？老师如何分辨？
3. 虚假信息：尽管现在，生成式AI看起来无所不能，但是首先，中文生成式AI的模型还需要大量的本地内容学习，同时由于学习的数据庞杂，可能会给出错误的答案。那我们如何才能分辨生成式AI给出结果的正确性？

生成式AI虽然强大，但是仍有许多问题和挑战。在使用和创建生成式AI应用时，还需加入辩证思维。

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